心脏病预测案例

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
简介: 心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病。 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例。<br />数据源:UCI<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,过滤式特征选择,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />
相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
R语言SVM、决策树与因子分析对城市空气质量分类与影响因素可视化研究
R语言SVM、决策树与因子分析对城市空气质量分类与影响因素可视化研究
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法
【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享
【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享
|
5月前
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命
|
5月前
|
机器学习/深度学习 传感器 自然语言处理
时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作:TimeGPT和TiDE的综合比较
最近时间序列预测预测领域的最新进展受到了各个领域(包括文本、图像和语音)成功开发基础模型的影响,例如文本(如ChatGPT)、文本到图像(如Midjourney)和文本到语音(如Eleven Labs)。这些模型的广泛采用导致了像TimeGPT[1]这样的模型的出现,这些模型利用了类似于它们在文本、图像和语音方面获得成功的方法和架构。
116 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法
R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析
R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析
|
5月前
|
数据可视化
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
|
5月前
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
|
5月前
|
机器学习/深度学习
R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险
R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险
|
5月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
基于LightGBM的肺癌分类模型:从预测到个体化治疗
基于LightGBM的肺癌分类模型:从预测到个体化治疗
220 1
|
机器学习/深度学习 数据可视化
回归分析预测世界大学综合得分
回归分析预测世界大学综合得分
回归分析预测世界大学综合得分